The effects of environmental heterogeneity within a city on the evolution of clines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is increasing evidence that environmental change associated with urbanization can drive rapid adaptation. However, most studies of urban adaptation have focused on coarse urban vs. rural comparisons or sampled along a single urban–rural environmental gradient, thereby ignoring the role that within‐city environmental heterogeneity might play in adaptation to urban environments. In this study, we examined fine‐scale variation in the presence of hydrogen cyanide (HCN)—a potent anti‐herbivore defence—and its two underlying genes ( Ac and Li ) between park green spaces and surrounding suburban habitats for five city parks in the Greater Toronto Area. We show that fine‐scale urbanization has driven the formation of micro‐clines in HCN on a scale of <2 km, though the presence and strength of micro‐clines varied across parks. Interestingly, these micro‐clines were driven by lower HCN frequencies inside park green spaces, and are therefore in the opposite direction to that predicted based on previously described patterns of HCN frequency change along urban–rural gradients. Synthesis : These results suggest larger scale, adaptive urban–rural clines occur across a complex matrix of environmental heterogeneity within cities that drives fine‐scale adaptive microclines of varying strengths and directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».